llm.
Ищу ранних тестировщиков для Android-версии agent harnesses
Всем привет.По состоянию продукта это бета версия. Поэтому я не ищу пользователей, которые ждут готовый polished-сервис. Мне нужны люди, которым интересно покопаться в сыром продукте, найти баги, сломанные сценарии и непонятные места. Идея простая: есть много мелких дел, которые постоянно висят в голове - расходы, покупки, документы, гарантии, возвраты, записи на услуги, отслеживание цен и так далее. Хочется собрать это в одном месте и дать человеку возможность не держать все эти задачи в памяти.
Как я опоздал на конкурс OpenAi с новой архитектурой нейросети
В апреле OpenAi проводила конкурс Parameter Golf на самую эффективную нейросеть. Были выставлены ограничения — 16 мегабайт на веса и обвязку, 10 минут обучения на восьми H100. Единственный критерий — самый низкий bpb. Бэйслайном конкурса был код от OpenAi, собранный в классической архитектуре классическими инструментами, его bpb составил 1,2244, победитель добился 1.0565
Память на миллион, а толку ноль: как мы спасали ИИ-агента от «тупости»
Память на миллион токенов: почему контекст забивается и как его чиститьНа связи Сергей Смирнов, AI-инженер и основатель LLMStart.ru
Как у меня НЕ получился торговый бот на Polymarket
Привет, Хабр. Видел в интернете кейс. где сделали бота с LLM для торговли на Polymarket и он сделал $10k из $1k за месяц. Ну и чо бы не попробовать что то такое же сделать! Побочный проект, чисто по приколу. Вооружил его вирутальным стартовым капиталом — $100 нарисованных.И вот на второй день этот несерьёзный проект показал +9% на счёте.
Контент-завод в 2026 году: разбор автономных систем, который отговорит вас это покупать
Заходишь в любой телеграм-канал про AI: контент-завод, AI-фабрика контента, нейроконвейер. 5к запросов в вордстате за май. Слово сейчас примерно как «нейросеть» в 2023-м: написал в шапке курса, уже эксперт.Обещание у всех одинаковое – автономия. Поставил систему на крон и забыл. К утру в запретграме полсотни роликов и триста новостей в телеге. Зарплат живым людям платить не надо. Ну кайф же.
Почему ломается ваш AI-агент — и почему смена модели обычно его не чинит
Представьте внутреннего AI-агента, который помогает компании искать общие документы и управлять ими. Он работает. До тех пор, пока 12–15% запросов не начинают падать. Агент возвращает не тот документ, редактирует не тот файл, молча падает или уверенно ссылается на файл, которого не существует. Поиск по фото отказывает с той же частотой. Ошибки размазаны равномерно по пользователям, фичам и запросам.
